[发明专利]基于卷积神经网络的超短脉冲宽度预测方法

说明书

本发明提供了一种超短激光脉冲宽度预测方法及其预测系统，所述方法基于卷积神经网络。本发明通过在采集超快激光脉冲的脉冲延迟扫描光谱行迹图或行迹图数据(trace)并反演得到脉冲的宽度和相位信息，构建训练集建立卷积神经网络模型，进行卷积神经网络模型训练，使用这种方案可以提高对脉冲信息获取的效率，并在模型构建完成后，降低超快激光脉冲时域信息获取的技术难度。

技术领域

本发明属于超快激光技术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的超短激光脉冲宽度预测方法及其预测系统。

背景技术

超短激光脉冲产生技术自发明以来，引起了人们极大的兴趣及重视。具有飞秒(fs)量级时间尺度的超短脉冲激光、其宽的覆盖光谱，以及高峰值功率，使得超短激光脉冲在众多科研领域和工业领域如时间分辨光谱学、频谱测量、阿秒科学、光显微成像、强场物理、生物光子学、飞秒加工制作等领域有重要意义。

超短激光脉冲宽度的时间尺度是在飞秒(fs)量级，，对于小于100飞秒甚至更短飞秒激光脉冲来说，由于飞秒时间量级已经超出了电子响应速度的极限，因此不可能用电子仪器直接测量飞秒脉冲的时域特性，需要新技术以确定其时域形状和相位信息，飞秒激光脉冲的特性主要是强度和相位随时间的变化规律，在超快激光技术飞速发展的几十年，已经有多种测量小于100飞秒激光脉冲的测量设备如自相关法、自参考光谱干涉(WIZZLER)、频率分辨光学开关法(FROG)以及自参考光谱相干电场重建法(SPIDER)。但能够准测量到小于10飞秒激光脉冲的设备目前只有频率分辨光学开关法(FROG)以及自参考光谱相干电场重建法(SPIDER)，频率分辨光学开关法(FROG)在应用中更为常见且结构更为简单。

上述中的现有技术存在以下缺陷：例如，自相关法和WIZZLER无法测量小于10飞秒的激光脉冲；SPIDER在对脉冲进行测量时，光路较为复杂需要进行复杂的实验操作，FROG需要较长的时间反演计算延迟扫描光谱行迹图或行迹图数据得到目标结果。

发明内容

因此，本发明的目的在于克服现有技术中的缺陷，例如：超快激光脉冲时域信息测量结果反演计算较慢，效率低下，及对程序编写的高技术门槛，提供一种超短激光脉冲宽度预测方法及其预测系统。

在阐述本发明内容之前，定义本文中所使用的术语如下：

术语“FROG”是指：频率分辨光学开关法脉宽测量仪。

术语“trace”是指：脉冲延迟扫描光谱行迹图或行迹图数据。

术语“BBO”是指：偏硼酸钡。

术语“BIBO”是指：硼酸铋。

术语“KDP”是指：磷酸二氢钾。

术语“KTP”是指：磷酸钛氧钾。

术语“LBO”是指：三硼酸锂。

术语“SHG FROG”是指：Second Harmonic Generation FROG，二次谐波FROG。术语“THG FROG”是指：Third Harmonic Generation FROG，三次谐波FROG。

术语“TG FROG”是指：Transient Grating FROG，瞬态光栅FROG。

术语“SD FROG”是指：Self Diffraction FROG，自衍射FROG。

术语“PG FROG”是指：Polarization Gate FROG，偏振门FROG。

为实现上述目的，本发明的第一方面提供了一种超短激光脉冲宽度预测方法，所述方法基于卷积神经网络，所述方法包括以下步骤：